利用AI设计出更好的净水器

即使是最好的净水器也有过滤不掉的东西，而设计并测试改进型材料是一个耗时耗力的过程。ACS Central Science发表的一项最新研究显示，人工智能（AI）可以加快潜力型材料的开发。过滤器多孔膜有亲水和疏水基内村，作者在一项概念验证研究中，模拟了这些内衬的不同排列模式，并最终找出了最佳的排列方式，即让水轻松通过的同时能够降低某些污染物的流速。

AI could help improve the materials used in typical water filtration membranes, such as the ones here, so that they can remove a wider variety of contaminants.

Credit: Bykfa/Shutterstock.com

这些过滤系统小至水龙头附件大至房间大小的工业系统，可用于净化饮用水和其他用途水体。然而，如果水体极其肮脏，或含有硼酸（一种用于农作物的常见杀虫剂）等小型中性分子，现有的过滤膜就会难以招架。这是因为合成多孔材料通常只能根据尺寸或电荷来对化合物进行分类。但生物膜上有蛋白质（如水通道蛋白）组成的孔道，由于通道内衬包括不同类型的功能基团或原子集合，这些孔道可以根据尺寸和电荷将水与其他分子分开。来自加州大学圣塔芭芭拉分校的 M. Scott Shell 及其同事受到启发，在对一种合成多孔材料进行类似处理时，他们想对一个碳纳米管孔的内部进行计算机设计，以过滤掉含有硼酸的水，相关工作发表于ACS Cent. Sci. 2022, ASAP, doi: 10.1021/acscentsci.2c01011。

研究人员模拟了一个碳纳米管通道，其内壁上的每个原子都拴系有羟基（亲水）和/或甲基（疏水）基团。然后，他们利用优化算法和机器学习（一种人工智能技术）设计并测试了数千种功能基团模式，以评估水和硼酸在孔隙中的流动速度。以下是他们的发现：

最佳模式是将一排或两排羟基夹在甲基之间，在孔道的中段形成环状。

在这些模拟中，水通过孔隙的速度几乎是硼酸的两倍。

其他系列模拟表明，通过优化后的碳纳米管设计，包括苯酚、苯和异丙醇在内的其他中性溶质也可以从水中分离出来。

研究人员指出，这项研究证明人工智能可用于开发具有新型特性的水净化膜，并可能构成一种新型过滤系统的基础。他们补充说，这种方法适用于设计能与水或其他分子发生独特相互作用的表面，例如抗结垢型涂层。

作者感谢美国能源部（通过能源前沿研究中心的水和能源系统材料中心[M-WET]）的资助，以及美国国家科学基金会、加州纳米系统研究所、材料研究科学与工程中心和国家科学基金会研究所奖学金计划的额外支持。

文章原题：

Inverse Design of Pore Wall Chemistry To Control Solute Transport and Selectivity

转自：“学术猫”微信公众号

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